The Effect of Wrist Guard Use on Upper-Extremity Injuries in Snowboarders
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this investigation was to determine the effect of wrist guard use on all upper-extremity injuries in snowboarders. This matched case-control study was conducted at 19 ski areas in Quebec, Canada. Cases were 1,066 injured snowboarders who reported upper-extremity injuries to the ski patrol during the 2001-2002 season. Controls were 970 snowboarders with non-upper-extremity injuries who were matched to cases on ski area and the nearest date, age, and sex, in that order. The response rate was 71.8% (73.5% for cases and 70.1% for controls). Cases were compared with controls with regard to wrist guard use. The prevalence of wrist guard use among snowboarders with hand, wrist, or forearm injuries was 1.6%; for those with elbow, upper arm, or shoulder injuries, it was 6.3%; and for controls, it was 3.9%. Thus, wrist guard use reduced the risk of hand, wrist, or forearm injury by 85% (adjusted odds ratio = 0.15, 95% confidence interval: 0.05, 0.45). However, the adjusted odds ratio for elbow, upper arm, or shoulder injury was 2.35 (95% confidence interval: 0.70, 7.81). These results provide evidence that use of wrist guards reduces the risk of hand, wrist, and forearm injuries but may increase the risk of elbow, upper arm, and shoulder injuries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».